Marc Sloan, spoluzakladatel a CEO Scoutu – Interview Series

Marc Sloan je spoluzakladatel a CEO Scoutu, prvního chatbotu pro webové prohlížeče, digitálního asistenta pro vyřizování věcí online. Scout navrhuje užitečné věci, které může udělat pro vás na základě toho, co děláte online.

Co vás původně přitáhlo k umělým inteligencím?

Moje první zkušenost s prací na umělých inteligencích byla během roční přestávky, kterou jsem strávil prací v týmu pro zpracování přirozeného jazyka na GCHQ během mé bakalářské studia. Viděl jsem na vlastní oči dopad, který může mít strojové učení na reálné problémy a rozdíl, který to dělá.

To přepnulo přepínač v mé mysli o tom, jak lze počítače použít k řešení problémů: softwarové inženýrství vás učí vytvářet programy, které berou data a produkují výsledky, ale strojové učení vám umožňuje vzít data a popsat výsledky, které chcete produkovat, a vytvořit program. To znamená, že můžete použít stejnou strukturu k řešení tisíců různých problémů. Pro mě to bylo mnohem působivější než muset psát program pro každý problém.

Already jsem studoval optimalizační problémy v matematice spolu s počítačovými vědami, takže když jsem se vrátil na univerzitu, zaměřil jsem se na umělou inteligenci a dokončil svou diplomovou práci na zpracování řeči, než jsem se přihlásil k doktorátu v oboru Informační vyhledávání na UCL.

Vy jste zkoumal učení s posilováním ve vyhledávání na webu pod dohledem Davida Silvera, zakladatele AlphaGo. Můžete diskutovat o některých výsledcích tohoto výzkumu?

Můj doktorát se týkal aplikace učení s posilováním na problémy s hodnocením ve vyhledávání informací, oboru, který jsem pomohl vytvořit a nazval Dynamickým vyhledáváním informací. Byl jsem pod dohledem prof. Jun Wang a prof. Davida Silvera, oba odborníci na agentní učení s posilováním.

Naše výzkum se zabýval tím, jak vyhledávače mohou naučit se chovat na základě chování uživatelů a zlepšovat vyhledávací výsledky autonomně over time. Použili jsme přístup Multi-Armed Bandit, náš systém se pokusil o různé vyhledávací pořadí a shromáždil chování kliknutí, aby určil, zda jsou efektivní nebo ne. Mohl se také přizpůsobit jednotlivým uživatelům over time a byl zvláště účinný při zpracování víceznačných vyhledávacích dotazů. V té době se David hluboce soustředil na problém Go a pomohl mi určit odpovídající nastavení učení s posilováním pro tento konkrétní problém.

Jaké jsou některé podnikatelské lekce, které jste se naučil při práci s Davidem Silverem?

Výzkum na UCL je často podnikatelský. David dříve založil Elixir studios s Demisem Hassabim a poté se připojil k DeepMind, aby pracoval na Alpha Go. Ale jiní členové našeho výzkumného týmu Media Futures také založili řadu různých startupů: Jun založil Mediagamma (aplikace RL na online výdaje na reklamu), Simon Chan založil prediction.io (získaný SalesForce) a Jagadeesh Gorla založil Jaggu (doporučovací služba pro e-commerce). Naše tým často diskutoval o komerčním dopadu našeho výzkumu, možná proto, že UCL má základnu v Londýně, což je přirozený výchozí bod pro vytváření podniku.

Nedávno jste spustil Scout, prvního chatbota pro webové prohlížeče. Co vás inspirovalo k spuštění Scoutu?

Nápad přirozeně vyvinul z mého doktorátu. Šel jsem rovnou z dokončení doktorátu do Entrepreneur First, kde jsem začal uvažovat o tom, jak mohu proměnit svůj výzkum v produkt.

Než jsem to začal, dokončil jsem stáž v Microsoft (MSFT ) Research, kde jsem aplikoval svůj výzkum na Bing. V té době jsem se naučil, že vyhledávání informací může být předpovězeno na základě online chování uživatelů. Ale stal jsem se frustrovaný, že jediný skutečný způsob, jak tyto předpovědi povrchovat ve vyhledávači, byl udělat lepší automatické návrhy. Takže jsem začal uvažovat o tom, jak celý online zážitek uživatele může být zlepšen pomocí těchto předpovědí, nejen vyhledávací zkušenost.

To uvažování mě a mého nového spoluzakladatele na Entrepreneur First vedlo k vytvoření rozšíření prohlížeče, které pozoruje chování uživatelů, předpovídá, jaké informace uživatel pravděpodobně potřebuje online, a načte je pro ně. Po několika letech experimentů a prototypů se to vyvinulo v rozhraní chatbota, kde prohlížeč “mluví” s vámi o tom, co děláte online, a snaží se vám pomoci na cestě.

Se kterými webovými prohlížeči bude Scout kompatibilní?

Soustředíme se na Chrome v současné době kvůli jeho popularitě a zralé architektuře rozšíření, ale máme funkční prototypy na Firefoxu a Safari a dokonce i mobilní aplikaci.

Funkce nákupního asistenta Scoutu může uživatelům ušetřit čas i peníze. Pokud někdo zkoumá produkt na Amazonu, co se děje na pozadí a jak Scout interaguje s uživatelem?

Nápad je takový, že jednou jste nainstalovali Scout, prostě pokračujete v používání webu normálně. Pokud nakupujete, můžete navštívit Amazon (AMZN ) a podívat se na produkty. V tomto okamžiku Scout rozpozná, že nakupujete na Amazonu, a produkt, na který se díváte, a řekne “Ahoj”. Zobrazí se jako chatovací widget na webové stránce, podobně jako to, jak funguje Intercom, kromě toho, že Scout může objevit na téměř libovolné webové stránce. Můžete vidět, jak to vypadá na mé webové stránce.

Protože nakupujete, začne navrhovat způsoby, jak vám může pomoci. Zeptá se vás, zda chcete vidět recenze online, jiné ceny, videa na YouTube o produktu a další. Interagujete stisknutím tlačítek a chatbot přizpůsobí zážitek tomu, co chcete, aby dělal. Kdykoli najde informace (jako video na YouTube), vloží je do chatovacího vlákna, podobně jako by váš přítel sdílel média s vámi na WhatsApp. Over time, máte dialog s prohlížečem o tom, co děláte online, a prohlížeč vám pomáhá na cestě.

Zpracování webové stránky se děje uvnitř prohlížeče samotného. Naše zadní strana vidí pouze chatovací vlákno, což znamená, že dopad na soukromí je minimální.

Máme speciální architekturu pro pochopení online chování prohlížení a správu dialogů s uživatelem. Používáme strojové učení k identifikaci úkolů, které můžeme pomoci online, a k určení, jak máme pomoci. Původně jsme používali učení s posilováním k přizpůsobení se preferencím uživatelů over time. Ale jedna z největších lekcí, které jsem se naučil při vedení startupu s umělou inteligencí, je udržet procesy jednoduché a snažit se použít strojové učení pouze k optimalizaci existujícího procesu. Takže místo toho máme nyní sofistikovaný pravidlový stroj pro zpracování úkolů over time, který lze spravovat učení s posilováním, až budeme potřebovat škálovat.

Můžete uvést některé příklady toho, jak Scout může pomoci s plánováním akcí?

Realizovali jsme, že plánování akcí (a rezervace cest) nejsou tak odlišné od nákupů online. Stále se díváte na produkty, čtete recenze a zavazujete se k nákupu/přítomnosti. Takže spousta toho, co jsme postavili pro nákupy, se také vztahuje zde.

Největší rozdíl je v tom, že čas a umístění jsou nyní důležité. Pokud například prohlížíte vstupenky na koncert na Ticketmaster, Scout může identifikovat adresu místa a navrhnout, jak najít směr z vaší aktuální polohy, nebo najít cenu Uberu, nebo navrhnout, v kolik hodin byste měli odejít. Pokud jste připojili Scout do svého kalendáře, pak Scout může zkontrolovat, zda jste k dispozici v době konání akce a přidat ji do vašeho kalendáře.

V budoucnu předpokládáme, že uživatelé Scoutu budou moci komunikovat se svými přáteli prostřednictvím platformy, aby diskutovali o věcech, které dělají online, jako je plánování akcí, nákupy, práce atd.

Spouštěcí dialogy budou použity pro Scout, aby zahájil komunikaci. Co jsou některé z těchto spouštěčů?

By default, Scout nebude rušit vás, pokud nenarazí na spouštěč, který naznačuje, že možná potřebujete pomoc. Existuje několik typů spouštěčů:

• Návštěva konkrétní webové stránky.
• Návštěva typu webové stránky (jako jsou zprávy, nákupy atd.).
• Návštěva webové stránky obsahující určitý typ informací (tj. adresu, video atd.).
• Kliknutí na odkazy nebo tlačítka na webových stránkách.
• Interakce se Scoutem stisknutím tlačítek
• Scout načteertain typy médií, jako jsou videa, hudba, tweety atd.

Plánujeme umožnit uživatelům jemně doladit, jaký typ spouštěčů chce Scout reagovat, a nakonec se naučit jejich preference automaticky.

Můžete diskutovat o některých obtížích při zajišťování, aby Scout byl skutečně užitečný, když se rozhodne interagovat s uživatelem, aniž by se stal otravným?

Bereme uživatelskou angažovanost velmi vážně a snažíme se měřit, zda interakce vedly k pozitivním nebo negativním výsledkům. Snažíme se udržet dobrý poměr toho, jak často Scout se pokusí zahájit konverzaci, a jak často je použit. Ale je to složitá rovnováha, kterou je třeba získat, a neustále se snažíme zlepšovat.

Protože tento produkt má invazivní povahu, je kritické získat rozhraní a UX správně. Strávili jsme spoustu času zkoušením úplně odlišných rozhraní a metod uživatelské interakce. Tato práce nás vedla k současnému rozhraní stylu chatbota, které nám poskytuje největší flexibilitu v pomoci, kterou můžeme poskytnout, spojenou s uživatelskou熟ostí a minimálním úsilím uživatelů pro interakce.

Můžete uvést další scénáře, jak Scout může pomoci koncovým uživatelům?

Naše současné zaměření je na testování trhu pro konkrétní aplikace Scoutu. Nákupy a plánování akcí již byly zmíněny, ale také se díváme na to, jak Scout může pomoci akademikům (nalezení výzkumných prací, podrobností autorů a referenčních sítí) a dokonce i kytaristům (nalezení kytarových not, přehrávání hudby a videí spolu s notami online a pomoc při ladění kytary). Strávili jsme také nějaký čas prozkoumáváním profesionálních scénářů, jako je online nábor, finanční analýza a právo.

Konečně, Scout může potenciálně pracovat na libovolné webové stránce a pomoci v libovolném scénáři, což je to, co dělá technologii nesmírně vzrušující, ale také to, co ji činí obtížnou pro start.

Je něco jiného, co byste chtěli sdílet o Scoutu?

Pokud chcete vidět, jaký by to bylo, kdyby váš prohlížeč mohl mluvit s vámi, můžete si přečíst více na blogu Scoutu.

Děkuji vám za fascinující pohled na návrh jednotného typu chatbota. Jsme rádi, že můžeme sledovat tento projekt. Navštivte prosím webovou stránku Marca Sloana, abyste se dozvěděli více.